FINDING #96 · UNIT ID 1159381774
antoinezambelli/forge
A Python framework for self-hosted LLM tool-calling and multi-step agentic workflows
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
100% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
12.08
ACCEL
+0.17
RETENTION
1.9%
PEAK 2026-05-20 · FORK-RETENTION 0.0% · 2,174 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
250
FOLLOWERS
32
OWNER ★
2,175
Engagement Signals
FORKS
166
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 2,174 / 2,174 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
antoinezambelli/forge собрал 2,174 звёзд за окно, тогда как у автора всего 32 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 250. Это даёт surprise-индекс 0.0417 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 98% OF 5944 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5944 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.030.00+0.03ABOVE 98%
VELOCITY12.083.29+8.78ABOVE 85%
RETENTION1.9%11.3%-9.5 PPABOVE 5%
FORKS16699+67ABOVE 65%
SURPRISE0.040.01+0.03ABOVE 98%